【摘 要】
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科技的发展带动人们日常生活质量的提升,给位置服务精度及其使用场景提出了新的要求,基于智能手机的室内定位是解决卫星信号在室内环境下无法进行定位的方案之一,随着智能手机的发展,其给室内定位带来的便利性有目共睹。本文基于智能手机研究WiFi位置指纹定位、INS的行人推算定位和WiFi/INS的融合定位。主要的研究内容如下:1、本文针对WiFi定位数据波动大的特点,通过对比几种数据预处理方法后选择采用优化
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科技的发展带动人们日常生活质量的提升,给位置服务精度及其使用场景提出了新的要求,基于智能手机的室内定位是解决卫星信号在室内环境下无法进行定位的方案之一,随着智能手机的发展,其给室内定位带来的便利性有目共睹。本文基于智能手机研究WiFi位置指纹定位、INS的行人推算定位和WiFi/INS的融合定位。主要的研究内容如下:1、本文针对WiFi定位数据波动大的特点,通过对比几种数据预处理方法后选择采用优化的Kmeans聚类方法对数据进行预处理建库,WiFi定位在线匹配阶段再对几种经典定位算法进行分析,对WKNN算法进行优化,实验证明,优化的WKNN算法较之经典的WKNN算法在精度方面提高23.6%,且优化的WKNN算法在4.0m以内的误差占比为94.3%,而WKNN算法在4.0m以内的误差占比为77.1%,有较为明显的提升。2、PDR的短时高精度特性可以弥补WiFi信号波动大的短板,本文将PDR定位分为三个方面:步数检测、步长估计和航向检测,采用波峰检测方法,并设定动态阈值对步数的判断进行优化,步数检测的准确率平均在95.0%左右。选择线性步长模型对实验者进行步长估计,使用滤波处理航向角中由于用户的细微抖动带来的数据波动。3、本文针对WiFi定位波动性大和PDR定位的误差会持续累计的缺点,结合WiFi定位每个定位点之间互不干扰和PDR定位具有短时高精度的优点,采用扩展卡尔曼对两者的数据进行融合,取长补短。实验结果证明,融合后的位置平均精度比WiFi定位的平均精度高69.0%,且没有PDR定位误差累计的特点。图[35]表[6]参[80]
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